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          • 本發(fā)明涉及生態(tài)修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多因子加權(quán)評(píng)分的植被群生態(tài)修復(fù)設(shè)計(jì)方法,包括如下步驟:調(diào)研賦分;指數(shù)計(jì)算;分級(jí)匹配;植被配置設(shè)計(jì);實(shí)施與驗(yàn)證。本發(fā)明通過調(diào)研關(guān)鍵環(huán)境因子,計(jì)算生態(tài)修復(fù)適宜性指數(shù),結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景引入多層匹配機(jī)制,根據(jù)...
          • 本發(fā)明提供一種基于微調(diào)大語言模型的星群任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng),涉及星群任務(wù)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過約束解析?標(biāo)簽化的大語言模型對(duì)任務(wù)規(guī)劃請(qǐng)求進(jìn)行處理,得到包含問題定義、推理過程及最終答案的結(jié)構(gòu)化樣本;通過預(yù)先訓(xùn)練的面向衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃領(lǐng)域知識(shí)對(duì)齊的...
          • 本發(fā)明涉及邊緣任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于云邊端協(xié)同的智慧城市動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度方法及存儲(chǔ)介質(zhì),包括在智慧城市云端控制中心基于歷史任務(wù)的資源特征及端側(cè)設(shè)備狀態(tài),訓(xùn)練XGBoost優(yōu)先級(jí)預(yù)測(cè)模型,并利用遺傳算法構(gòu)建云端經(jīng)驗(yàn)池,周期性下發(fā)至邊緣節(jié)...
          • 本發(fā)明公開一種風(fēng)電機(jī)組多源數(shù)據(jù)融合與功率預(yù)測(cè)方法。包括S1、對(duì)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括特征選擇、異常值剔除、數(shù)據(jù)集生成和劃分;S2、構(gòu)造Transformer基生成模塊,并與多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合形成Trans...
          • 本發(fā)明提供一種基于項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)的任務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng),涉及項(xiàng)目管理預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明通過自動(dòng)調(diào)整任務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重以適應(yīng)項(xiàng)目不同階段進(jìn)程狀態(tài)與外部環(huán)境變化,顯著提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性與靈活性,具有良好的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性;借助量化綜合風(fēng)險(xiǎn)值對(duì)項(xiàng)目各...
          • 本發(fā)明公開了配電網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),本發(fā)明涉及配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明方法包括步驟:數(shù)據(jù)采集、風(fēng)速影響分析、日照強(qiáng)度影響分析、綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;本發(fā)明通過在架空線路關(guān)鍵位置部署多功能氣象監(jiān)測(cè)設(shè)備,同步采集風(fēng)速、風(fēng)向、日照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等...
          • 本發(fā)明公開了一種油氣管道定量風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方法,具體涉及管道風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域;是基于油氣管道運(yùn)行期間采集的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),構(gòu)建多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集,通過頻域變換和空間幾何分析提取流體擾動(dòng)特征數(shù)據(jù)與腐蝕缺陷形貌數(shù)據(jù),分別建立油氣管道內(nèi)壁剪切應(yīng)力強(qiáng)度序列與腐...
          • 本發(fā)明涉及輸電線路技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種輸電線路災(zāi)害韌性數(shù)字化設(shè)計(jì)方法,包括獲取輸電線路的實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù),基于實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)計(jì)算綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);基于覆冰厚度序列計(jì)算覆冰厚度變化率和歷史同期平均變化率的比值,以得到覆冰風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);獲取相鄰監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)輸電...
          • 本發(fā)明涉及務(wù)信息數(shù)據(jù)安全管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的政務(wù)信息數(shù)據(jù)的安全管理系統(tǒng)及方法,本發(fā)明,通過對(duì)政務(wù)機(jī)構(gòu)各數(shù)據(jù)存儲(chǔ)終端的存儲(chǔ)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè),計(jì)算轉(zhuǎn)存壓力指數(shù),并結(jié)合預(yù)設(shè)雙閾值進(jìn)行比對(duì),當(dāng)轉(zhuǎn)存壓力指數(shù)超過上限時(shí)自動(dòng)觸發(fā)強(qiáng)制轉(zhuǎn)存...
          • 本發(fā)明涉及智能汽車技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了自動(dòng)駕駛營運(yùn)車輛運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)綜合量化評(píng)估方法,包括以下步驟:獲取自動(dòng)駕駛營運(yùn)車輛的評(píng)估信息;基于評(píng)估信息計(jì)算自動(dòng)駕駛營運(yùn)車輛的評(píng)估分?jǐn)?shù);獲取評(píng)估分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),將同一風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)估分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)的評(píng)估信息作為...
          • 本發(fā)明屬于電池?cái)?shù)字產(chǎn)品護(hù)照技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于自由流程編排的電池?cái)?shù)字產(chǎn)品護(hù)照生成系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過對(duì)電池?cái)?shù)字產(chǎn)品護(hù)照生成流程進(jìn)行梳理,明確各業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)及其邏輯關(guān)系,將冗長的功能拆分成多個(gè)小的服務(wù),可以自由進(jìn)行組合編排,以滿足不同人群的變...
          • 本發(fā)明公開了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)流程調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待調(diào)度生產(chǎn)流程,獲取預(yù)設(shè)生產(chǎn)隊(duì)列,預(yù)設(shè)生產(chǎn)隊(duì)列由當(dāng)前生產(chǎn)任務(wù)和多個(gè)待處理生產(chǎn)任務(wù)組成,獲取完成時(shí)間和生產(chǎn)信息;獲取環(huán)境趨勢(shì)信息并獲...
          • 本發(fā)明涉及建筑能源管理領(lǐng)域,具體為一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:構(gòu)建能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫形成商業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)流;將所述商業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)流注入空調(diào)資產(chǎn)評(píng)估模型,生成運(yùn)營績(jī)效評(píng)估報(bào)告;同時(shí),商業(yè)預(yù)測(cè)引擎利用歷史與市場(chǎng)數(shù)據(jù),生成前瞻性...
          • 本發(fā)明公開了一種虛擬電廠的資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,根據(jù)采集到的用戶行為數(shù)據(jù),計(jì)算用戶調(diào)度策略;其中,所述用戶調(diào)度策略用于表征對(duì)目標(biāo)用戶的資源分配傾向;根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)和所述用戶調(diào)度策略,計(jì)算所述目標(biāo)用戶的負(fù)荷預(yù)測(cè)值;采用預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的標(biāo)注任務(wù)指派方法及裝置,包括:獲取歷史行為數(shù)據(jù),構(gòu)建多維用戶畫像;接收任務(wù)描述文檔、數(shù)據(jù)樣本及質(zhì)量要求文檔,得到多維任務(wù)特征向量;基于多維用戶畫像和多維任務(wù)特征向量,通過多目標(biāo)優(yōu)化算法計(jì)算匹配度得分,生成最優(yōu)任...
          • 本申請(qǐng)涉及纖維生產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測(cè)領(lǐng)域,具體涉及一種萊賽爾纖維智慧排產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),所述方法包括如下步驟:根據(jù)對(duì)萊賽爾纖維的聚合度要求和配料原則,使用中心配料法生成萊賽爾纖維的配料規(guī)則表,進(jìn)而結(jié)合漿粕原料的庫存清單生成庫存表;基于庫存表制...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N儲(chǔ)能投資測(cè)算方法及系統(tǒng),涉及能源管理領(lǐng)域,解決了用戶無法充分利用峰谷電價(jià)差來獲取經(jīng)濟(jì)利益,使得儲(chǔ)能系統(tǒng)的削峰填谷、套利增收的作用大打折扣,造成了電能的浪費(fèi)以及經(jīng)濟(jì)效益的損失的技術(shù)問題。該方法包括:建立儲(chǔ)能投資測(cè)算模型和削峰填谷...
          • 本發(fā)明涉及污水治理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種排水管網(wǎng)治理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,本發(fā)明通過管網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)集構(gòu)建污水特征因子集族,能夠明確污水特征信息并將管網(wǎng)本底污水與外水隔離開,有效解決了不同本底污水差異巨大,傳統(tǒng)多源解析方法維數(shù)災(zāi)難的...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于移動(dòng)端的船舶安全檢查系統(tǒng)以及其檢查方法,屬于航運(yùn)安全信息化技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括基于移動(dòng)端的船舶安全檢查系統(tǒng)和檢查方法,系統(tǒng)的移動(dòng)設(shè)備含多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)模塊、船舶檢查全流程閉環(huán)管理模塊和多階段數(shù)據(jù)處理與同步模塊,...
          • 本發(fā)明適用于植物抗性篩選領(lǐng)域,提供了一種基于生態(tài)環(huán)境模擬的高抗性植物篩選方法及系統(tǒng),方法,通過建立模擬復(fù)合脅迫的生態(tài)環(huán)境模型,周期性采集植物生理生化表型、環(huán)境及資源消耗數(shù)據(jù),將植物抗性行為量化為環(huán)境修復(fù)資產(chǎn)點(diǎn),結(jié)合資源消耗計(jì)算生態(tài)負(fù)債點(diǎn),通...
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